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■ 肖海艳
在人工智能时代，人工智能技术在教育领域应用愈发广泛，人机协同成为高校思政教育队伍建设新方向，同时高校思政教育面临机遇与挑战。传统思政教育队伍建设模式难适应新时代需求，人机协同模式为其提供新思路。人与智能机器合作，整合双方优势，提升思政教育质量，为学生提供优质教育服务。本文探讨人机协同在其中的重要性、挑战及发展路径，旨在构建高效思政教育新范式，增强其实效性与创新性，培养高素质人才。
人机协同对高校思政教育队伍建设的重要性
第一，提升教育效率。在人工智能背景下，教师可快速处理学生学习情况、思想动态等大量数据。思政教育工作者借助其数据分析能力，精准把握学生特点与需求，制定针对性教育方案，实现因材施教。如智能学习分析系统依据学生在思政课程平台学习行为数据，分析知识点掌握程度，为教师提供教学建议，增强教学辅导针对性。
第二，丰富教育资源。智能机器通过互联网收集思政教育资源，如时事热点、案例分析等，及时补充教学内容，使教学更加生动有趣。同时，智能机器还能根据教师需求智能推荐教学资源，节省教师查找资料时间。
第三，增强教育互动性。借助智能聊天机器人等技术，为学生提供便捷学习交流渠道。学生遇思政学习问题可随时与智能机器人互动，获得即时的解答，满足个性化学习需求，调动学生学习的积极性，营造良好学习氛围。
第四，提升教育工作者专业能力。人机协同促使思政教育工作者学习人工智能技术，提升数字素养与信息化教学能力，更新教育理念与方法，拓宽知识视野。还能使其从繁琐重复性工作中解脱，投入更多精力到教学研究与个性化指导。
人机协同在高校思政教育队伍建设中面临的挑战
第一，技术应用适应性问题。部分思政教育工作者对人工智能技术了解掌握程度低，应用困难，缺乏技术培训，操作不熟练。人工智能技术更新快，教育工作者需不断学习适应。
第二，数据安全与隐私保护问题。人机协同中收集分析大量学生个人数据，数据安全和隐私保护至关重要。数据泄露或滥用会损害学生权益，影响思政教育开展。人工智能算法透明度和可解释性低，存在算法偏见，这会影响数据分析准确性和公正性。
第三，人机协作分工与协调问题。在高校思政教育中，人机协作分工不清晰，职责不明。如教学决策由谁主导缺乏标准，人与智能机器协调配合也需优化，避免沟通不畅和工作重复。
第四，教育理念转变问题。传统思政教育强调教师主导，而人机协同模式需注重学生主体地位和个性化发展。部分教育工作者难适应理念转变，仍用传统教学方法，忽视智能机器辅助作用和学生自主学习能力培养。
人机协同下高校思政教育队伍建设的发展路径
第一，加强技术培训，提升教育工作者数字素养。高校加大对思政教育工作者技术培训力度，定期组织培训课程和讲座，邀请专业人员指导。使其掌握数据分析工具、智能教学软件等操作技能，鼓励参与教育信息化实践，提升数字素养和应用能力。
第二，完善数据安全与隐私保护机制。建立健全数据安全管理制度，明确各环节安全责任，加强数据加密，采用安全防护技术防数据泄露。制定隐私保护政策，尊重学生隐私，合法合规使用数据。加强对人工智能算法监管评估，提高算法的透明度和增强算法的可解释性。
第三，明确人机协作分工，优化协调机制。制定人机协作分工标准，依据思政教育环节和任务特点分配职责。智能机器负责数据收集分析等，教师专注教学设计等创造性工作。建立沟通协调机制，加强信息交流反馈，搭建人机协同工作平台，规范工作流程，提高协作效率。
第四，转变教育理念，促进人机协同深度融合。思政教育工作者树立以学生为中心的教育理念，发挥智能机器辅助作用，探索新教学方法，将人工智能与思政教学深度融合，开展个性化、项目式等学习。鼓励学生利用智能机器自主学习，培养创新和实践能力。
第五，加强团队建设，培养复合型人才。高校加强思政教育人机协同团队建设，吸引思政、教育技术、信息技术等多专业人才，实现知识技能互补。注重培养复合型人才，鼓励思政教育工作者跨学科学习，提升综合素质，适应人机协同新模式。
人机协同作为高校思政教育队伍建设的新范式，具有重要的现实意义和发展潜力。通过提升教育效率、丰富教育资源、增强教育互动性和提升教育工作者专业能力等方面，人机协同能够有效推动高校思政教育的创新发展。然而，在实施过程中也面临着技术应用适应性、数据安全与隐私保护、人机协作分工与协调以及教育理念转变等诸多挑战。通过加强技术培训、完善数据安全机制、明确协作分工、转变教育理念和加强团队建设等发展路径，可以逐步克服这些挑战，实现人机协同在高校思政教育队伍建设中的深度应用和可持续发展，为培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人提供有力保障。在未来的发展中，随着人工智能技术的不断进步和完善，人机协同模式在高校思政教育中的应用前景将更加广阔，需要高校和教育工作者不断探索和实践，开创高校思政教育的新局面。
（作者单位：咸阳师范学院外国语学院）
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